PHP에서 머신러닝 기능을 사용하는 방법

인공지능 기술이 지속적으로 발전하면서 머신러닝은 인공지능 기술 적용에 있어서 중요한 부분이 되었습니다. 웹 개발 분야에서 PHP는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 따라서 PHP에서 기계 학습 기능을 사용하는 방법을 이해하면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 웹 애플리케이션에 보다 지능적인 기능을 제공할 수도 있습니다. 이 문서에서는 PHP에서 기계 학습 기능을 사용하는 방법을 설명합니다.

1. 머신러닝 함수의 기본 개념

PHP에서 머신러닝 함수를 사용하기 전에 먼저 머신러닝 함수와 일반 함수의 차이점을 이해해야 합니다. 머신러닝 기능은 단순히 데이터를 처리하는 것이 아니라 데이터를 입력으로 요구한다는 점에서 일반 기능과 다릅니다. 머신러닝에서 가장 일반적인 작업 중 하나는 분류입니다. 분류는 입력 데이터를 두 개 이상의 범주로 나누는 기술입니다. 기계 학습 모델은 새로운 데이터를 분류하기 위해 데이터의 패턴과 패턴을 학습하도록 훈련될 수 있습니다.

2. PHP에서 머신러닝 기능을 사용하는 단계

1. PHP-ML 라이브러리 설치

PHP-ML은 PHP용으로 특별히 설계된 머신러닝 라이브러리입니다. 의사결정 트리, K-최근접 이웃, Naive Bayes 등과 같은 가장 일반적인 기계 학습 알고리즘을 지원합니다. PHP-ML 라이브러리를 사용하려면 먼저 설치해야 합니다. Composer를 사용하여 설치할 수 있습니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.

composer require php-ai/php-ml

2. Loading data

분류 작업을 위해 PHP의 기계 학습 기능을 사용하려면 데이터 세트가 필요합니다. 데이터 세트는 입력과 출력으로 구성된 데이터 모음입니다. 그 중 입력 데이터를 특징(feature)이라고도 하며 데이터의 속성을 설명하는 데 사용됩니다. 출력 데이터를 대상이라고 하며 데이터가 속한 범주를 설명합니다.

PHP-ML에서 데이터 세트는 배열로 표현되며, 각 요소는 입력과 출력을 포함하는 배열입니다. 예를 들어 아래와 같이 두 개의 특성과 하나의 대상이 있는 데이터세트를 생성할 수 있습니다.

$dataset = [
    [0, 0, 'negative'],
    [0, 1, 'positive'],
    [1, 0, 'positive'],
    [1, 1, 'negative']
];

3. 훈련 데이터 준비

모델을 훈련하기 전에 데이터세트를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할하여 다음을 평가할 수 있습니다. 모델의 성능. PHP-ML에서는 Split 클래스를 사용하여 데이터 세트를 교육 및 테스트 데이터로 분할할 수 있습니다. 코드 예시는 다음과 같습니다.

use PhpmlCrossValidationStratifiedRandomSplit;

$split = new StratifiedRandomSplit($dataset, 0.5);
$trainDataset = $split->getTrainSamples();
$trainLabels = $split->getTrainLabels();
$testDataset = $split->getTestSamples();
$testLabels = $split->getTestLabels();

이 예시에서는 $dataset를 0.5의 비율로 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다. $trainDataset 및 $trainLabels에는 훈련 데이터와 해당 목표 값이 포함되고, $testDataset 및 $testLabels에는 테스트 데이터와 해당 목표 값이 포함됩니다.

4. 모델 교육

교육 데이터가 준비되면 모델을 교육할 수 있습니다. PHP-ML에서는 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다. 다음은 신경망 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련하는 코드 예제입니다.

use PhpmlNeuralNetworkNetwork;
use PhpmlNeuralNetworkLayer;

$layers = [
    new Layer(2),
    new Layer(3),
    new Layer(1)
];

$neuralNetwork = new Network(...$layers);

$neuralNetwork->train($trainDataset, $trainLabels);

이 예제에서는 신경망 알고리즘을 기반으로 모델을 정의하고 $neuralNetwork->train() 메서드를 사용하여 모델을 훈련합니다. 훈련 데이터와 해당 목표 값이 이 메서드에 매개변수로 전달됩니다.

5. 모델을 사용하여 예측

학습이 완료되면 모델을 사용하여 새 데이터를 분류할 수 있습니다. PHP-ML에서는 예측() 메서드를 사용하여 새 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 코드 예제는 다음과 같습니다.

$predictedLabels = [];
foreach ($testDataset as $sample) {
    $predictedLabels[] = $neuralNetwork->predict($sample);
}

이 예제에서는 $neuralNetwork->predict() 메서드를 사용하여 테스트 데이터에 대해 예측을 수행하고 결과를 $predictedLabels 배열에 저장합니다.

3. 요약

이 글에서는 분류 작업을 위해 PHP에서 머신러닝 기능을 사용하는 방법을 소개합니다. PHP-ML 라이브러리를 사용하려면 먼저 설치해야 합니다. 다음으로 데이터 세트를 로드하고 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할해야 합니다. 그런 다음 훈련 데이터는 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 훈련될 수 있습니다. 마지막으로 훈련된 모델을 사용하여 새 데이터를 분류할 수 있습니다. 기계 학습 기능을 사용하면 더 스마트한 웹 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 PHP에서 머신러닝 기능을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!